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Les retards dus aux embouteillages sont monnaie courante dans de nombreuses zones urbaines à travers le monde. Afin de rendre les réseaux routiers plus efficaces, des systèmes de transport intelligents (STI) sont actuellement développés et déployés. Pour réduire (voire éviter) les embouteillages, les communications entre véhicules (V2V) et entre véhicules et infrastructures (V2I) offrent un moyen de coopération et de gestion intelligente des itinéraires dans les réseaux de transport. Dans cette thèse, nous présentons le nouvel algorithme PCMA* (Predictive Congestion Minimization in combination with an A*-based Router), qui fournit un cadre complet pour la détection, la prévision et la prévention des embouteillages. Il suppose l’utilisation de la communication V2X (Vehicle-to-Everything) pour la transmission de données actuelles sur les véhicules, telles que l’origine et la destination de l’itinéraire ou la position actuelle, ainsi que pour la fourniture de conseils d’itinéraire aux véhicules. Le traitement des données des véhicules permet une détection précoce des embouteillages et, par conséquent, le calcul d’itinéraires alternatifs. Cette thèse quantifie les améliorations réalisables en termes de temps de trajet et de consommation de carburant, même si tous les usagers de la route ne participent pas au système.
